CN102089196A - 坡度信息计算系统、车辆行驶控制系统、导航系统、以及坡度信息计算方法 - Google Patents

Abstract

一种坡度信息计算系统，包括：第一计算单元(14)，其通过自主导航检测三维位置信息，并基于行进距离(m)以及通过将行进距离(m)投影在水平面上所获得的平面距离(L1)来计算第一坡度值(θb，B)；道路地图信息存储单元(17)，其存储道路地图信息，道路地图信息通过位置信息已知的节点以及连接节点的链路表示每条道路；第二计算单元(16)，其由在先测得的标高数据估算每个节点的标高，并基于节点之间的标高差以及链路长度来计算第二坡度值(A)；以及坡度数据选择单元(19)，其根据第一和第二坡度值之差来选择第一和第二坡度值之一采用为链路的坡度值。

Description

坡度信息计算系统、车辆行驶控制系统、导航系统、以及坡度信息计算方法

技术领域

本发明涉及一种能够获取道路坡度信息的坡度信息计算系统、一种车辆行驶控制系统、一种导航系统以及一种坡度信息计算方法。

背景技术

车辆，尤其是能够通过再生制动等产生电力的混合动力车辆，能够通过根据道路坡度进行驱动控制而高效行驶。例如，在下坡路上发动机动力减小并产生电力，而在上坡路上车辆主要由发动机驱动并借助于电动马达。基于此理念，已知根据能耗预案来控制车辆，其中基于与每条道路相关的坡度信息来预先计划能耗量，从而进一步改善燃料经济性。

然而，存储在导航系统中的地图DB(数据库)仅包含诸如高速路进路等一部分道路的坡度信息，因此，这样受限的坡度信息不足以制作能耗预案。如果计划通过测量等来获取所有链路(道路)的坡度信息并将它们存入地图DB，则成本将非常大，使所述计划难以实现。

同时，导航系统利用GPS(全球定位系统)来计算车辆位置信息。GPS使得导航系统能够检测车辆的三维位置，进而使得该系统能够检测车辆的标高。然而，市售GPS无线电波的精度被有意地削弱了，因此GPS无线电波不适于检测标高。此外，大致需要捕获四个或更多个GPS卫星来检测标高；因此，当车辆行驶在城市区域时，很难实现标高检测。

考虑到以上背景，已经提出了一种通过使用栅格间距为50m(米)的栅格标高数据来计算链路坡度信息的技术，该栅格标高数据由日本国土地理院公布(例如见日本专利No.3985622)。然而，因为栅格标高数据是所有道路的数据，由于栅格标高数据表明了地图通过纬度和经度以栅格形式划分而成的每个部段(网格)的标高，而不论每个部段中是否存在道路，所以栅格标高数据难以使用。日本专利No.3985622公开了一种参照诸如桥梁或隧道等位置(特定点数据)(其中实际道路的标高、坡度等数据是已知的)和栅格标高数据来估算道路坡度的导航系统。

然而，使用了存储在地图数据中的特定点数据、以及栅格标高数据的日本专利No.3985622的导航系统仅确保了特定点数据周围的标高的精度，而能够精确估算坡度的道路受到限制。即，难以获取与特定点数据分隔较远的道路的精确坡度信息。

发明内容

本发明提供了一种能够高密度地获取道路坡度值的坡度信息计算系统、一种车辆行驶控制系统、一种导航系统、以及一种坡度信息计算方法。

本发明的第一方面涉及一种坡度信息计算系统。该坡度信息计算系统包括：第一计算单元，其通过自主导航检测三维位置信息，并基于给定时间段内的行进距离以及通过将行进距离投影在水平面上所获得的平面距离来计算道路上的给定点的第一坡度值(例如坡度数据B)；道路地图信息存储单元，其存储道路地图信息，道路地图信息通过位置信息已知的第一节点和第二节点以及连接第一节点与第二节点的链路表示每条道路；第二计算单元，其由在先测得的标高数据估算每个节点的标高，并基于第一节点与第二节点之间的标高差以及链路的长度来计算链路的第二坡度值；以及坡度数据选择单元，其将第一坡度值与第二坡度值进行比较，并根据第一坡度值与第二坡度值之差来选择第一坡度值和第二坡度值中的一个采用为给定点或链路的坡度值。

根据本发明的第一方面，坡度信息计算系统使用由在先测量的标高数据所获得的第二坡度值来校正通过自主导航实际测量的第一坡度值，以便获取高密度的坡度值同时确保其精度。

在本发明的第一方面，当第一坡度值与第二坡度值之差较大时，坡度数据选择单元可选择第二坡度值；或者当第一坡度值比第二坡度值大预定值或更多时，坡度数据选择单元可选择第二坡度值。在该情况下，预定值可为第二坡度值的50％。

在本发明的第一方面中，第二计算单元可由测得的每个网格的标高数据选择距目标节点给定距离内的标高数据，其中网格由以规定栅格间距布置的纬度和经度限定；并可根据标高数据的测量位置与节点之间的距离对给定距离内的标高数据进行加权，从而估算加权标高数据的平均值作为节点的标高。此外，在本发明的第一方面，第二计算单元可由测得的每个网格的标高数据选择目标节点所属的网格的标高数据、以及围绕网格的八个网格的标高数据，其中网格由以规定栅格间距布置的纬度和经度限定；并可根据标高数据的测量位置与节点之间的距离对所述网格和围绕的八个网格的标高数据进行加权，从而估算加权标高数据的平均值作为节点的标高。

在本发明的第一方面，当道路地图信息包括含有标高数据已登记的人工建造物的链路时，第二计算单元可采用由人工建造物的端点的标高数据与链路的长度计算出的坡度值作为第二坡度值。

根据本发明第一方面的坡度信息计算系统还可包括：准则信息存储单元，其存储为每种道路类型的坡度规定坡度上限的准则信息；以及坡度上限确定单元，其读取基于道路类型的坡度上限，并且当通过计算获得的第二坡度值大于坡度上限时，采用坡度上限作为给定点或链路的坡度值。此外，根据本发明第一方面的坡度信息计算系统还可包括：准则信息存储单元，其存储为每种道路类型的坡度规定坡度上限的准则信息；以及坡度上限确定单元，其读取基于道路类型的坡度上限，并且当通过计算获得的第二坡度值大于坡度上限时，采用坡度上限作为第二坡度值。

根据本发明第一方面的坡度信息计算系统还可包括：发送器，其将由第一计算单元计算出的第一坡度值发送到服务器；以及接收器，其从服务器接收由另一车辆计算出的第一坡度值。

根据本发明第二方面的车辆行驶控制系统包括如上所述的坡度信息计算系统以及车辆控制器，该车辆控制器利用由坡度数据选择单元选择的坡度值进行车辆控制。

根据本发明第三方面的导航系统包括如上所述的坡度信息计算系统、GPS接收器、以及显示单元，显示单元显示包括通过自主导航检测到的位置的道路地图。

根据本发明第四方面的坡度信息计算方法包括以下步骤：通过自主导航检测三维位置信息；基于给定时间段内行进距离以及通过将行进距离投影在水平面上所获得的平面距离来计算道路上的给定点的第一坡度值；由在先测得的标高数据估算道路上第一节点和第二节点的标高；基于第一节点与第二节点的标高差以及链路的长度来计算连接第一节点与第二节点的链路的第二坡度值；将第一坡度值与第二坡度值进行比较，并计算第一坡度值与第二坡度值之差；以及根据计算出的差值来选择第一坡度值和第二坡度值中的一个采用作为给定点或链路的坡度值。

在本发明的第四方面，当链路是标高数据已登记的人工建造物时，采用由人工建造物的端点的标高数据与链路的长度计算出的坡度值作为第二坡度值。

根据本发明第四方面的坡度信息计算方法，还包括以下步骤：存储为每种道路类型的坡度规定坡度上限的准则信息；以及读取基于道路类型的坡度上限，并且当通过计算获得的第二坡度值大于坡度上限时，采用坡度上限作为给定点或链路的坡度值。根据本发明第四方面的坡度信息计算方法，还包括以下步骤：将计算出的第一坡度值发送到服务器；以及从服务器接收由另一车辆计算出的第一坡度值。

根据本发明的以上方面，能够提供能够高密度地获取道路坡度值的坡度信息计算系统、车辆行驶控制系统、导航系统、以及坡度信息计算方法。

附图说明

将结合附图在本发明示例性实施方式的以下详细描述中描述本发明的特征、优点以及技术和工业意义，在附图中相似的标号指代相似的元件，并且其中：

图1是根据本发明一个实施方式的包括导航系统的车辆行驶控制系统的框图；

图2是根据本发明实施方式的道路坡度学习单元的功能框图；

图3是概略地示出了根据本发明实施方式的坡度值的计算的图；

图4是示出了根据本发明实施方式存储在道路坡度学习DB中的坡度值θb的示例的图；

图5是概略地示出了根据本发明实施方式由栅格标高数据计算坡度值的方式的图；

图6是概略地示出了根据本发明实施方式基于人工建造物计算坡度值θa2的方式的图；

图7A是示出了本发明实施方式中由根据道路类型的法令规定的纵向斜度或坡度的示例的图；

图7B是示出了根据本发明实施方式的道路类型的示例的图；

图8是概略地示出了根据本发明实施方式的服务器与车辆之间的关系的图；以及

图9A是示出本发明实施方式的导航系统确定坡度数据A-C的程序的流程图；

图9B是示出本发明实施方式的导航系统确定坡度数据A-C的程序的流程图。

具体实施方式

将参照附图描述本发明的示例性实施方式。图1是根据本发明该实施方式的包括导航系统50的车辆行驶控制系统60的框图。导航系统50从三种坡度数据(坡度数据A-C)中获取坡度值。

作为第二坡度值的坡度数据A是选自以下三种坡度值(A1-A3)的固定坡度值。即，坡度数据A包括基于通常可获得的数值的固定值。虽然坡度数据A的值可能是可靠的，但未必能够获得每条道路的坡度数据A。

A1)由日本国土地理院公布的栅格标高数据计算的坡度值。

A2)通过使用标高已知的人工建造物来计算的坡度值。

A3)法令规定的道路坡度准则中的坡度值。

另一方面，作为第一坡度值的坡度数据B是由在道路上实际行驶期间所测得的信息计算出的坡度值。作为第一坡度值的坡度数据C是来自于坡度数据B的坡度值，数据从用作探测车的每台车辆发送到服务器70，在服务器70中累积，并从服务器70发送到例如没有在相关道路上行进过的车辆。因此，坡度数据B和坡度数据C由相同方式计算出。

当本实施方式的导航系统50以上述方式获得坡度数据A-C时，车辆行驶控制系统60在控制车辆时将坡度数据B或坡度数据C与坡度数据A进行比较，并根据坡度数据B或C与坡度数据A中较可靠的一个坡度数据来制作能耗预案。由于坡度数据B或C是计算出的值，所以传感器11的测量值中因车辆振动等而含有的误差可能在坡度数据B或C中积累，使得坡度数据B或C可能与实际坡度不同。另一方面，坡度值A是高度可靠的固定值。因此，当坡度数据B或C没有比坡度数据A大很多时，它们被认为是高度可靠的。例如，坡度数据B或C可局限于等于或小于坡度数据A的坡度值，以确保足够高的可靠性；或者当坡度数据B或C比坡度数据A大50％或更多时，可判定坡度数据B或C过大(可靠性低)。

因此，本实施方式的导航系统50由车辆的实际测量数据计算出坡度值，从而以较高的密度获取实际测量的坡度数据B，并且根据坡度数据B的可靠性而用固定坡度数据A校正坡度数据B，从而确保作为结果的坡度值有足够高的可靠性。在以下描述中，构成坡度数据A-C的值将被称为“坡度值”，但坡度数据A-C和坡度值彼此交叠，不需要对它们进行严格区分。

导航系统50

上述传感器11例如包括GPS(全球定位系统)接收器、车速传感器、横摆率传感器、陀螺仪传感器等等，并且用于检测当前车辆位置信息12和路径信息13。导航系统50以下面将要描述的方法基于上述传感器的测量值计算当前车辆位置信息12。系统50能够由过往当前位置信息12的历史和最近的当前位置信息12来检测路径信息13，并由路径信息13预测车辆将要行驶的道路。在设定或输入有目的地的情况下，关于通向目的地的路径的路径信息13登记在导航系统50中。如果路径信息13是已知的，则导航系统50能够基于每条道路的坡度值来制作能耗预案。

导航系统50具有显示单元，该显示单元上显示包括当前位置信息12或路径信息13的道路地图。在操作中，导航系统50根据当前位置信息12读取存储在地图DB17中的道路地图信息，并且将该信息与指示车辆的符号一起显示在显示单元上。

坡度数据B

以下将介绍坡度数据B的计算。导航系统50是计算机，其中CPU、RAM、ROM、非易失性存储器、用于在ECU中通讯的通讯单元、以及输入和输出接口均通过内部总线连接。CPU执行特定程序从而实现道路坡度学习单元14。道路坡度学习单元14计算车辆已经行进过的道路的坡度，并对应地图DB17的链路存储坡度数据B。地图DB17由HDD(硬盘驱动器)或诸如闪存的非易失性存储器提供，并且存储与诸如纬度和经度等位置信息相关的道路地图信息。

图2是道路坡度学习单元14的功能性框图。在图2中，使用与图1中所用的相同的附图标记来识别与图1中相同的部件或单元。GPS接收器基于从多个GPS卫星发送的无线电波到达接收器的所耗时长来检测车辆位置信息。车速传感器检测当以固定间距安装在设于本车辆各车轮处的转轴圆周上的凸起经过传感器时的磁通量变化，并且在车辆每行进给定距离时产生脉冲。

横摆率传感器或陀螺仪传感器例如是通过微细加工形成的振簧式陀螺仪传感器。这种类型的陀螺仪传感器将根据本车转速产生的科里奥利力输出为表示电极之间变化的电压信号。由于转动角度通过将转动速度对时间进行积分而获得，所以可通过将横摆率传感器或陀螺仪传感器的输出对时间进行积分而获得关于车辆行进或行驶方向的信息。车辆行进方向被分成水平方向和标高角方向，且横摆率传感器或陀螺仪传感器检测绕两个或三个车轴的转动速度，能够检测在方位角(水平方向)和标高角(俯仰角度方向)方面的行进方向。在本实施方式中，坡度数据B特别利用标高角计算得出。

存储在道路地图DB17中的道路地图信息是表格形式的数据库，该数据库用表示连接相邻链路的节点(位于链路上的某些区间处的交点或点)的节点信息与表示构成道路的链路的链路信息相关联。链路信息包括每个链路的长度和宽度、节点、链路在节点处的连接方向等；因此，从道路地图信息复制了实际道路网。此外，在地图DB17中，每个链路都登记了一个道路属性或多个属性(如山区中的隧道、桥梁、或铁路道口)和道路类型(如公路或高速公路，或普通道路)。在本实施方式中，以链路上例如一米至几米的区间来计算和存储坡度值(坡度数据B)。

行驶距离计算单元141通过将由车速传感器检测到的车速对时间进行积分或者通过累计由车速传感器检测到的脉冲来计算车辆的行驶距离m。本车位置计算单元142通过以下方式计算当前位置信息12：由通过GPS接收器检测到的位置信息开始，并且沿着由陀螺仪传感器等检测到的行进方向将由行驶距离计算单元141所计算的行驶距离m累积到检测到的位置信息上。此外，本车位置计算单元142通过地图匹配来确定车辆位置，其中地图匹配用于基于当前位置信息12或路径信息13将车辆位置映射到地图DB17中车辆极有可能所在的位置(链路)。

每当经过特定的周期时间(例如，100毫秒到几秒)，本车位置计算单元142由方位角和标高角计算三维空间上的当前位置信息12，从而获得车辆相对于某参考位置的坐标信息(X，Y，Z)。坡度值由坐标信息计算得出。

图3示意性地示出了坡度值的计算。假设车辆在周期时间内从点P(X1，Y1，Z1)移动到Q(X2，Y2，Z2)，此时刻的行驶距离(行进距离)m通过行驶距离计算单元141计算得出。在这种情况下，坡度值θb是由XY平面(水平面)与线段PQ形成的角度。因此，坡度值θb由通过将线段PQ投影在XY平面上获得的平面距离L1以及行驶距离m计算得出。

首先，平面距离计算单元143根据以下表达式计算平面距离L1。

平面距离L1＝√{(X2-X1)²+(Y2-Y1)²}    (1)

然后，坡度计算单元144根据以下表达式计算坡度值θb。

坡度值θb＝arccos(L1/m)    (2)

如果周期时间的时长足够短，则线段PQ的长度与行驶距离m之间的差异可以忽略。在本实施方式中，行驶距离m优选为大约1米的短距离，使得行驶距离m可以接近线段PQ。

输出单元145将坡度值θb与由本车位置计算单元142计算出的坐标信息(X1，Y1)相关联，并将结果生成到记录单元146。记录单元146将每一米的坐标值θb存储到由坐标信息(X1，Y1)指定的链路上。其结果是，坡度值θb以高密度存储在道路坡度学习DB21中。坡度值θb可直接存储到地图DB17中。

图4示出了存储在道路坡度学习DB21中的坡度值θb的示例。在图4中，(X1，Y1)至(X6，Y6)表示链路001上的给定位置。如果给定位置的绝对标高值是已知的，则能够获得(X1，Y1)至(X6，Y6)的标高；因此，标高数据可以连同坡度值θb一起存储。给定位置的绝对标高值可由例如GPS接收器获得，或者可通过θb的累计获得。

坡度值A

以下将介绍坡度数据A。坡度数据A从以下三种坡度值θa1-θa3选择性地确定。图1中的坡度上限确定单元18采用选自三个坡度值θa1-θa3的最合适的坡度值作为坡度数据A。

A1)由通过国土地理院公布的栅格标高数据计算出的坡度

图5是概略地示出了基于栅格标高数据计算坡度值θa1的方式的图。如图5所示，地图由经度平行线和纬度平行线分成包括50平方米或网格的栅格形式，且表示栅格形式中地图划分成的各个网格之标高的栅格标高数据存储在由国土地理院发布的图1中的数字地图15中。因此，与坡度数据B相比，栅格标高数据可能是较为粗略的数据，但是该粗略性对坡度信息的计算的影响很小，因为坡度数据A用作替代坡度数据B的补充数据。由国土地理院发布的数字地图15可以预先存储在车辆中，或者可从服务器70下载并使用。

图1中的栅格标高计算单元161基于当前位置信息12参照地图DB17依次检测最接近当前位置信息12的节点D(以下将称为“目标节点”)。具有一些围绕目标节点D的网格，并且已经测得每个网格的栅格标高数据。在图5中，围绕目标节点D的网格的栅格标高数据由Z1至Z9表示。

栅格标高计算单元161根据每个网格与目标节点D之间的距离对围绕网格的栅格标高数据Z1至Z9进行平均处理，从而计算目标节点D的估算标高K1。估算标高K1可根据例如以下表达式计算得出。

$K1=\underset{t=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\frac{(\mathrm{Zi}\×\mathrm{Li})}{\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Li}}{N}}---\left(3\right)$

其中，N是计算中使用的栅格标高数据Z1-Z9的项数，Li是从目标节点D到每项栅格标高数据Z1-Z9的测量位置的距离。

根据以上表达式(3)，栅格标高计算单元161通过用从目标节点D到该项栅格标高数据Z1-Z9的测量位置的距离对每项栅格标高数据Z1-Z9进行加权来计算目标节点D的估算标高K1。虽然图5的示例中使用了九项栅格标高数据Z1-Z9，但也可以使用最接近目标节点D的两点的两项栅格标高数据，或者可使用距目标节点D给定距离内的栅格标高数据，或者可使用十项或更多项栅格标高数据。虽然计算量随着栅格标高数据的项数增加而增大，但是如果使用例如大约九项栅格标高数据的话，能够防止每对相邻目标节点D的估算标高K1相对于彼此突变。每当车辆经过存储在地图DB17中的节点，栅格标高计算单元161根据上述表达式(3)计算出估算标高K1，并将与节点相关联的估算标高K1存储起来。其结果是，由节点之间的标高差异和相关链路的长度(节点之间的距离)计算出坡度值θa1。由于栅格标高计算单元161能够在无需车辆经过节点的情况下计算出每个节点的坡度值θa1，所以相关节点的坡度值θa1可预先存储在地图DB17中。

A2)通过使用标高已知的人工建造物来检测的坡度

存储在数字地图15中的由国土地理院发布的栅格标高数据是用于描述地形图或自然地势的测量值，因此与人工建造物的标高并不一致。例如，栅格标高数据包括诸如山脉、山谷和河流的标高，而在桥梁跨过山谷或河流的位置，链路标高高于栅格标高数据的标高，而在通过挖掘山脉形成的隧道处，链路标高低于栅格标高数据的标高。因此，以上述A1)中所描述的方式获得的坡度值θa1在一些地点可能含有较大的误差。

因此，在本实施方式中，标高已知的人工建造物存储在地图DB17中，使用基于人工建造物标高计算出的坡度值θa2而非坡度值θa1。图6概略地示出了基于人工建造物计算坡度值θa2的方式。在图6中，桥梁80位于点P和点Q之间。

在许多情况中，类似于桥梁80的人工建造物的标高存储在地图DB17中，且人工建造物的端点(P，Q)经常与节点重合。此外，每个链路的道路属性(如桥梁80或隧道)均登记在地图DB17中，且链路长度也存储在地图DB17中，使得能够为标高已存储的人工建造物计算出坡度值θa2。

图1中的人工建造物计算单元162根据以下表达式(4)由点P的标高P(Z)，点Q的标高Q(Z)，以及链路长度O计算出坡度值θa2。

θa2＝arctan{(Q(Z)-P(Z))/链路长度O}    (4)

即使人工建造物的端点(P，Q)可能不与节点重合，在这种情况下，坡度值θa2可以通过使用最接近人工建造物端点(P，Q)的节点的标高根据上述表达式(4)来计算。

如果人工建造物计算单元162基于车辆行驶期间的当前位置信息12参照地图DB17检测到人工建造物，则其根据上述表达式(4)计算坡度值θa2，并将与人工建造物的节点相关联的坡度值θa2进行存储。因此，能够在不使车辆实际经过相应人工建造物的情况下计算坡度值θa2，并且可将这样计算出的坡度值θa2预先存储在地图DB17中。

由于基于人工建造物计算出的坡度值θa2被认为比由栅格标高数据计算出的坡度值θa1更加可靠，所以对于已经计算出坡度值θa2的链路，坡度上限确定单元18采用坡度值θb2a而非坡度值θa1作为坡度数据A。

A3)根据法令规定的道路坡度准则确定的坡度

在很多情况中，道路坡度的上限是由道路坡度准则限定或规定的，使得在建造时不会在道路中包括极陡的斜坡。例如在日本，“由国土交通省发布的关于道路建造的规定，第20节”如下设定：“道路的纵向斜度或坡度应等于或小于根据道路设计车速的预定值。在由于地形环境或其它具体原因而绝对必要的情况下，1类，2类或3类道路的坡度应等于或小于比预定值增大3％所获得的值，而4类道路的坡度应等于或小于比预定值增大2％所获得的值。”

图7A示出了根据道路类型的由法令规定的纵向斜度或坡度示例，且图7B示出了道路类型示例。在本实施方式中，1类至4类是道路类型。在以下描述中，法令推荐的坡度上限值将称为“坡度值θa3”。图7A的坡度值θa3存储在图1所示的准则信息26中。

许多道路的坡度由法令确定，并且，即使实际坡度超出法令确定的坡度值θa3，它们也不大可能超出坡度值θa3太多。因此，如果坡度值θa1大于坡度值θa3，则坡度上限确定单元18采用坡度值θa3作为坡度数据A，而如果坡度值θa1等于或小于坡度值θa3，则采用坡度值θa1作为坡度数据A。此外，对于计算出其坡度值θa2的链路，采用优先级高于坡度值θa1的坡度值θa2；因此，如果坡度值θa2大于坡度值θa3，则坡度上限确定单元18采用坡度值θa3作为坡度数据A，而如果坡度值θa2等于或小于坡度值θa3，则采用坡度值θa2作为坡度数据A。

如上所述，本实施方式的系统计算坡度值θa1或θa2用作固定坡度数据A，并且用由法令确定的坡度值θa3来校正坡度值θa1或θa2。这样，该系统能够采用选自坡度值θa1-θa3的最合适的坡度值作为固定值，作为坡度数据A。

选择坡度数据A或坡度数据B

图1的坡度数据选择单元19从由以上方式确定的坡度数据A和坡度数据B中选取更可靠的值，并将选取的数据发送到车辆控制ECU(电子控制单元)22。通过使用在车辆实际行驶期间获得的坡度数据B，本实施方式的导航系统50能够使用以高密度获得的坡度值θb实施车辆控制。然而，可能存在标高角的误差随着车辆行驶而积累的情况，从而使坡度值θb的可靠性下降。作为在这种情况下的校正方法，可以使用由多个车辆发送到服务器70的坡度值θb来确定标高可靠的坡度值θb，如下面将描述的那样。然而，存储在服务器70中的坡度值θb在其它车辆中是以相同方式计算的，所以可能存在相似的误差且可靠性降低。

然而，在本实施方式中，虽然通常采用坡度数据B用在车辆控制中，但是当坡度数据B与坡度数据A差距较大时，采用坡度数据A，从而防止将与坡度数据A差距较大的坡度数据B用于车辆控制。

因此，坡度数据选择单元19通常采用坡度数据B，但是当坡度数据B与坡度数据A之间的比较表明坡度数据B比坡度数据A例如大50％时，采用坡度数据A。

如上所述，本实施方式的导航系统50使用诸如栅格标高数据的固定坡度数据A来校正基于车辆行驶期间检测到的标高角计算得出的坡度数据B。这样，导航系统50能够以高密度获得链路的坡度值θb，并且如果坡度数据B在计算过程中出现错误，则采用坡度数据A用在车辆控制中，使得车辆控制不易于或者不大可能受错误的影响。

坡度数据C

导航系统50具有探测发送器/接收器23，其向服务器70发送探测信息，并从服务器70接收探测信息。探测信息包括例如位置信息、车速信息、以及坡度值θb。图8是概略地示出了服务器70与车辆之间的关系的示例性图。

探测发送器/接收器23通过例如蜂窝电话服务提供商的服务器与例如蜂窝移动电话或无线LAN的网络建立连接，并基于诸如TCP/IP协议将探测信息发送到服务器70。

服务器70是包括CPU和其它部件的计算机，将道路坡度汇集DB25存储在非易失性存储器中，如硬盘驱动器中。中央发送器/接收器24，例如为NIC(网络接口卡)，接收探测信息同时以包的形式对发送到服务器70的数据进行协议处理。由于服务器70中登记了每个车辆的通讯识别号码(如电话号码)，所以服务器70的中央发送器/接收器24能够向登记的车辆发送探测信息。

探测发送器/接收器23将存储在道路坡度学习DB21中的坡度值θb发送到服务器70，使得每个坡度值θb与诸如链路号码的位置信息相关联。例如，坡度值θb可以以固定时间间隔(每几分钟或几小时)进行发送，或者当交通不太拥挤时进行发送。

在上述方式中，全国道路的道路坡度值θb都被发送到服务器70。中央发送器/接收器24将从全国车辆接收的坡度值θb存储在道路坡度汇集DB25中。虽然预想同一链路的坡度值θb会由多个车辆发送，但如果由车辆发送的坡度值θb是可比较的或相等的(或者变化范围较窄)，则仅将坡度值θb的平均值存储到道路坡度汇集DB25中。

然而，如果坡度值θb彼此不同以至于不能将它们视为相等，则这些值的平均值将未必是准确的坡度值。因此，如果不同的车辆发送彼此不同的坡度值θb，则可考虑采用坡度值θb中最适于能耗效率的一个。在这种情况下，服务器70按照其值存储多个被传送的不同的坡度值θb，并将值θb分配到多个车辆。然后，每当车辆行驶在计算坡度值θb的链路上时，服务器70从多个车辆接收燃料经济性信息(行驶在某链路上时所耗的汽油量、所用的电力、以及产生的电力)，并且确定在燃料经济性上做出最大改进的坡度值θb之一作为链路坡度值。通过这种方式，当不同的坡度值θb被发送时，能够采用适合能耗预案的坡度值θb。

当车辆行进在道路坡度学习DB21中没有存储其坡度值θb的道路上时，探测发送器/接收器23从服务器70请求发送相应的坡度值θb。这样，探测发送器/接收器23仅在必要时才从服务器70接收坡度值θb，从而避免了另外的可能的网络拥堵的增加。

操作程序

以下将参照图9A和图9B的流程图来描述导航系统50确定坡度数据A-C的程序。并不需要严格遵守图9A和图9B的流程图所示出的程序步骤。例如，坡度数据B在车辆行驶过程中一直在计算，而且如果坡度数据A预先计算和存储好的话，则不需要计算坡度数据A。

例如在车辆的行驶过程中，每当经过给定的周期时间，道路坡度学习单元14计算坡度值θb(S5)。栅格标高计算单元161计算坡度值θa1而人工建造物标高计算单元162计算坡度值θa2，且坡度上限确定单元18从准则信息26读取坡度值θa3(S10)。

然后，坡度上限确定单元18确定车辆的路径上是否存在人工建造物(S20)。如果存在人工建造物(即，如果步骤S20中做出的是肯定判断(是))，则如上所述，坡度值θa2比坡度值θa1可靠，因而坡度上限确定单元18确定坡度值θa2是否大于坡度值θa3(S30)。类似地，如果不存在人工建造物(即，如果步骤S20中做出的是否定判断(否))，则坡度值上限确定单元18确定坡度值θa1是否大于坡度值θa3(S40)。

如果坡度值θa2不大于坡度值θa3(即，如果步骤S30中做出的是否定判断(否))，则坡度值θa2被确定为坡度数据A(S50)，因为推测可采用坡度值θa2。如果坡度值θa2大于坡度值θa3(即，如果步骤S30中做出的是肯定判断(是))，则坡度值θa3被确定为坡度数据A(S60)。

如果坡度值θa1不大于坡度值θa3(即，如果步骤S40中做出的是否定判断(否))，则坡度值θa1被确定为坡度数据A(S80)，因为推测可采用坡度值θa1。如果坡度值θa1大于坡度值θa3(即，如果步骤S40中做出的是肯定判断(是))，则坡度值θa3被确定为坡度数据A(S70)。

然后，坡度数据选择单元19确定是否存储有车辆所行驶路径的坡度数据B(S90)。如果没有存储坡度数据B(即，如果步骤S90中做出的是否定判断(否))，则坡度数据选择单元19从服务器70请求发送坡度数据C(S100)。

坡度数据选择单元19确定服务器70中是否存储有坡度数据C，系统能够接收坡度数据C而不受通讯错误影响(S100)。如果成功接收坡度数据C(即，如果步骤S110中做出的是肯定判断(是))，则坡度数据选择单元19将坡度数据C(而非坡度数据B)与坡度数据A进行比较(S120)。

如果系统不能接收坡度数据C(即，如果步骤S110中做出的是否定判断(否))，则坡度数据选择单元19采用坡度数据A，并将数据发送到车辆控制ECU22(S130)。

坡度数据选择单元19确定坡度数据B或坡度数据C是否比坡度数据A大预定值或更多(S120)。如果坡度数据B或坡度数据C比坡度数据A大预定值或更多(即，如果步骤S120中做出的是肯定判断(是))，则认为坡度数据B或C的可靠性较低，坡度数据选择单元19采用坡度数据A(S130)。

如果坡度数据B或坡度数据C没有比坡度数据A大预定值或更多(即，如果步骤S120中做出的是否定判断(否))，则认为坡度数据B的可靠性足够高，坡度数据选择单元19采用坡度数据B(S140)。

在上述方式中，本实施方式的导航系统50能够采用实际测量的高密度坡度数据B(当合适时)，并将数据生成到车辆控制ECU22。

在图9A和图9B中，将选自坡度值θa1-θa3的值设定为坡度数据A，并将坡度数据A与坡度数据B进行比较。然而，也可以不在坡度值θa1-θa3中做选择来确定待采用的坡度值，而是进行以下直接比较中的任何一个：比较坡度值θa1与坡度数据B，比较坡度值θa2与坡度数据B，或比较坡度值θa3与坡度数据B。

基于能耗预案的车辆控制

在混合动力车或电动车中，电池是用通过车辆行驶在下坡路上时的再生制动收集的能量来充电的。如果坡度数据A-C是可用的，则可改善燃料效率或燃料经济性。例如，在预期车辆前方的道路上会出现上坡路随即下坡路的情况下，如果当车辆行驶在上坡路上时将电动马达的驱动力控制为较大，而当车辆行驶在下坡路上时为电池充电，则能够减小在上坡路上消耗的汽油量，从而改善燃料经济性。在预期连续上坡的情况下，可减小马达运转的比例以防止电池放电过度。

在预期有下坡路的情况下，预先阻止变速器的升档，且由发动机制动产生的制动力增大，从而增加通过再生制动收集的电力量。

此外，还可以通过利用ACC(自适应巡航控制)来改善燃料经济性，在ACC下，车辆(以下称为“本车”)跟随前车行驶或者以恒速行驶。在ACC下的行驶期间，如果没有检测到前车，则车辆以恒速行驶，但是如果检测到车辆前方有上坡路，则车速下降，然后上升以恢复原始恒速。在车辆跟随前车行驶的情况下，当前车到达上坡路时，本车减速，且车辆间距减小，而当前车到达下坡路时，本车加速，且车辆间距增大。因此，采用ACC，燃料经济性可能因本车车速的控制以及车辆间距的控制而降低。在这方面，如果预先存储坡度数据A-C，且在以恒速行驶的车辆前方有上坡路，则在车辆到达上坡路之前车速根据坡度数据A-C而增大，使得当车辆开始行驶在上坡路上时车速近似等于原始恒速，从而消除了在行驶在上坡路上时增大车速的需要，而上坡路上增大车速会导致燃料经济性显著下降。在车辆跟随前车行驶期间，预期连续出现上坡路和下坡路的情况下，可减小为了保持车距恒定而进行的减速或加速，例如，可在车辆到达下坡路前加速，从而降低燃料消耗。

此外，PCS(预碰撞安全系统)能够操作成根据对障碍物的TTC(碰撞时间)而在有可能碰撞时产生警报，并且当碰撞可能性增大时降低车速，从而帮助驾驶员驾驶车辆。在这种情况下，TTC假定根据制动距离而变化。例如，当前车在行驶在下坡路上之后开始行驶在上坡路上时，前车减速，因此TTC预期会下降。因此，如果坡度数据A-C可用于PCS，则系统能够实施更恰当的控制。更具体地，当预期出现上坡路时，能够更早地产生警报或者实施制动，并且能够延迟产生警报以减少当预期出现下坡路时的不必要的警报。

此外，主动悬架系统是已知的，其中悬架的特性被控制成根据车速、转向、负载等等而变化。在由坡度数据A-C预测车辆前方有上坡路时，使得用于前轮的前悬架柔韧或柔软，从而便得易于防止车辆向后倾斜。当由坡度数据A-C预计车辆前方有下坡路时，使得前悬架刚硬，从而便得易于防止车辆向前倾斜。这样，使用坡度数据A-C来控制前悬架和后悬架的平衡根据车辆前方是否有上坡路或下坡路而变化，从而改善车辆乘客的舒适性。

从以上描述中能够理解，图1的车辆控制ECU22包括：例如，混合动力ECU，用于控制混合动力车的驱动力；变速器ECU，用于控制变速器档位；制动ECU，用于独立地控制相关车轮的轮缸压力；悬架ECU，用于控制主动悬架，等等，并且这些ECU通过CAN(控制器区域网络)等接收坡度数据A-C，从而实施如上所述的控制操作。

如上所述，本实施方式的导航系统50能够在车辆实际行驶期间计算每个链路的坡度值(坡度数据B)——这是难以获得的——以提供高密度的坡度数据B，并且即使坡度数据B在其计算过程中发生错误，也能用诸如栅格标高数据的固定坡度数据A来校正坡度数据B，从而确保坡度值的高度准确。此外，车辆行驶控制系统60能够由坡度数据A-C预测下坡路和上坡路，从而制作用于改善燃料经济性的能耗预案，并且还能够在适当的时刻实施驾驶辅助和车辆姿态控制。

虽然已经参照本发明的示例性实施方式描述了本发明，但是应当理解，本发明并不局限于所描述的实施方式或结构。例如，栅格标高数据可以是提供的标高已经测得的任何类型的标高数据。相反，本发明意在覆盖多种变型及等同布置。此外，虽然以多种结合和构造示出了示例性实施方式的多个元件，但其它结合和构造，包括模式、更少的元件或仅一个元件，也在本发明的精神和范围内。

Claims (16)

1.一种坡度信息计算系统，包括：

第一计算单元，所述第一计算单元通过自主导航检测三维位置信息，并基于给定时间段内行进的距离以及通过将所行进的距离投影在水平面上所获得的平面距离来计算道路上的给定点的第一坡度值；

道路地图信息存储单元，所述道路地图信息存储单元存储道路地图信息，所述道路地图信息通过位置信息已知的第一节点和第二节点以及连接所述第一节点与所述第二节点的链路表现每条道路；

第二计算单元，所述第二计算单元从先前测得的标高数据估算每个所述节点的标高，并基于所述第一节点与所述第二节点之间的标高差以及所述链路的长度来计算所述链路的第二坡度值；以及

坡度数据选择单元，所述坡度数据选择单元将所述第一坡度值与所述第二坡度值进行比较，并根据所述第一坡度值与所述第二坡度值之间的差选择所述第一坡度值和所述第二坡度值中的一个以被采用作为所述给定点或所述链路的坡度值。

2.如权利要求1所述的坡度信息计算系统，其中，当所述第一坡度值与所述第二坡度值之间的差大时，所述坡度数据选择单元选择所述第二坡度值。

3.如权利要求2所述的坡度信息计算系统，其中，当所述第一坡度值比所述第二坡度值大预定值或更多时，所述坡度数据选择单元选择所述第二坡度值。

4.如权利要求3所述的坡度信息计算系统，其中，所述预定值是所述第二坡度值的50％。

5.如权利要求1至4中任一项所述的坡度信息计算系统，其中，由以规定栅格间距布置的纬度和经度限定有网格，所述第二计算单元从对每个所述网格所测得的标高数据中选择距所针对的节点在给定距离内的标高数据；并且所述第二计算单元根据所述标高数据的测量位置与所述节点之间的距离对在所述给定距离内的标高数据进行加权，从而估算所加权的标高数据的平均值作为所述节点的标高。

6.如权利要求1至4中任一项所述的坡度信息计算系统，其中，由以规定栅格间距布置的纬度和经度限定有网格，所述第二计算单元从对每个所述网格所测得的标高数据中选择所针对的节点所属的一个网格的标高数据、以及围绕所述一个网格的八个网格的标高数据；并且所述第二计算单元根据所述标高数据的测量位置与所述节点之间的距离对所述一个网格和围绕的所述八个网格的标高数据进行加权，从而估算所加权的标高数据的平均值作为所述节点的标高。

7.如权利要求1至6中任一项所述的坡度信息计算系统，其中，

当所述道路地图信息包含有包括标高数据被登记的人工建造物的链路时，所述第二计算单元采用从所述人工建造物的端点的标高数据和所述链路的长度计算出的坡度值作为所述第二坡度值。

8.如权利要求1至7中任一项所述的坡度信息计算系统，还包括：

准则信息存储单元，所述准则信息存储单元存储准则信息，所述准则信息规定了每种道路类型的坡度的坡度上限；以及

坡度上限确定单元，所述坡度上限确定单元基于所述道路类型读取所述坡度上限，并且当通过计算获得的所述第二坡度值大于所述坡度上限时，采用所述坡度上限作为所述给定点或所述链路的坡度值。

9.如权利要求1至7中任一项所述的坡度信息计算系统，还包括：

准则信息存储单元，所述准则信息存储单元存储准则信息，所述准则信息规定了每种道路类型的坡度的坡度上限；以及

坡度上限确定单元，所述坡度上限确定单元基于所述道路类型读取所述坡度上限，并且当通过计算获得的所述第二坡度值大于所述坡度上限时，采用所述坡度上限作为所述第二坡度值。

10.如权利要求1至9中任一项所述的坡度信息计算系统，还包括：

发送器，所述发送器将由所述第一计算单元计算出的所述第一坡度值发送到服务器；以及

接收器，所述接收器从所述服务器接收由另外的车辆计算出的所述第一坡度值。

11.一种车辆行驶控制系统，包括：

如权利要求1至10中任一项所述的坡度信息计算系统，以及

车辆控制器，所述车辆控制器利用由所述坡度数据选择单元选择的所述坡度值进行车辆控制。

12.一种导航系统，包括：

如权利要求1至10中任一项所述的坡度信息计算系统；

GPS接收器；以及

显示单元，所述显示单元显示包括通过自主导航检测到的位置的道路地图。

13.一种坡度信息计算方法，包括：

通过自主导航检测三维位置信息；

基于给定时间段内行进的距离以及通过将所行进的距离投影在水平面上所获得的平面距离来计算道路上的给定点的第一坡度值；

从先前测得的标高数据估算所述道路上第一节点和第二节点的标高；

基于所述第一节点与所述第二节点之间的标高差以及连接所述第一节点与所述第二节点的链路的长度来计算所述链路的第二坡度值；

将所述第一坡度值与所述第二坡度值进行比较，并计算所述第一坡度值与所述第二坡度值之间的差；以及

根据所计算出的差来选择所述第一坡度值和所述第二坡度值中的一个以被采用作为所述给定点或所述链路的坡度值。

14.如权利要求13所述的坡度信息计算方法，其中，

当所述链路包括标高数据被登记的人工建造物时，采用从所述人工建造物的端点的标高数据和所述链路的长度计算出的坡度值作为所述第二坡度值。

15.如权利要求13或14所述的坡度信息计算方法，还包括：

存储准则信息，所述准则信息规定了每种道路类型的坡度的坡度上限；以及

基于所述道路类型读取所述坡度上限，并且当通过计算获得的所述第二坡度值大于所述坡度上限时，采用所述坡度上限作为所述给定点或所述链路的坡度值。

16.如权利要求13至15中任一项所述的坡度信息计算方法，还包括：

将计算出的所述第一坡度值发送到服务器；以及

从所述服务器接收由另外的车辆计算出的所述第一坡度值。

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